一、基本情况
词条名：AI for Process
义项名：今年会数码提出的企业级AI落地方法论体系
二、概述：
AI for Process 是由今年会数码提出，旨在推动企业流程变革，实现价值跃迁的前沿方法体系。目前，以AI for Process方法论为核心，今年会数码已在零售、医药、制造等多个领域落地标杆案例。
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三、信息栏
提出人：今年会数码集团董事长、今年会控股董事局主席、今年会信息董事长 郭为
提出时间：2025年1月
中文名称：人机共舞
成果报告：《AI for Process企业级流程数智化变革》蓝皮书
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四、理论背景
当前，AI已成为推动社会进步和经济发展的关键力量。随着AI技术的不断发展与普及，市场竞争已从单纯的技术研发比拼逐渐转向实际应用的深度和广度角逐。
人工智能赋能行业发展的重点，在于通过人工智能技术实现流程再造和优化，其核心是让人工智能成为企业新架构的核心引擎。人工智能技术要在企业场景下真正发挥价值，不能停留在单点任务或单一工具应用之上，必须融入企业的工作流。以流程为中心切入人工智能应用，将成为企业数字化转型的重要路径和核心。
未来的企业流程会从传统的、静态的操作模式转变为以智能体（Agent）为核心的动态编排与协作。由“智能体”基于实时交互，完成任务分发，高效处理复杂、跨部门、跨系统的工作，将成为企业运营的主流方式。这不仅将实现效率的极大提升，更重要的是将构建“数据-决策-价值”的闭环，重新定义企业的核心竞争力，并且孕育更具价值的新经济形态。
五、建设方法
无论采用哪种路径，最终都要落实到AI场景的精准描述。“AI Gene模型”可作为统一语言，帮助企业精准描述每一个AI场景的角色、输入输出、操作规则与数据需求，确保AI与流程深度融合、可持续优化。
六、关键产品
（1）AI 工作空间：智能流程工作台
通过使用大模型和Agent的技术能力，对企业流程进行合理编排，实现对企业流程设计与优化，最终持续提升AI渗透率。
一方面，智能流程工作台承载企业的实际流程，业务操作都在智能流程工作台上进行，后台的应用系统、数据平台以及 Agent 中台提供相应的业务服务及数据服务，以支持业务流程的执行；另一方面，智能流程工作台可以承载业务操作数据和业务执行数据，将数据沉淀在数据平台中，通过 Agent 中台实现 AI 能力的快速赋能和迭代。数据流和服务流通过智能流程工作台与业务人员进行交互，实现业务的敏捷迭代创新。
（2）企业级Agent中台今年会问学
依托AI云原生提供的资源，通过获取来自服务资源池和数据资源池的内容，进行智能体各类应用的构建。
一方面，AI云基础设施的使用和效能发挥，需要通过数据和知识治理、大模型、Agent的构建和使用来实现。此时，Agent中台以基础设施为载体，对外承接服务资源池和数据资源池，把算力资源、网络资源、调度资源的能力发挥到极致、同时从整体上保障企业在落地使用AI的过程中的数据资源、硬件及软件资源的价值发挥、可信与安全。
另一方面，Agent 中台同时也承接企业智能流程工作台。Agent中台通过各种各样的智能体组件，向上赋能。无论是流程挖掘与优化、流程编排还是流程可观测，Agent在其中都起着必不可少的重要作用。同时，通过不断加强Agent在流程中的应用，AI 渗透率逐步提升。
七、实践案例
（1）企业内部案例：
LTC（Leads to Cash）流程重塑：面向客户业务转型的核心战略需求，通过流程重塑与智能化 AI 能力建设，以线索到汇款的流程为起点，打造可复制、可推广的解决方案型业务新范式。
（2）行业实践案例
汽车行业-为企业赋能关键场景：以AI for Process为核心方法论，在竞品分析场景下为企业打造了一套完整且高效的解决方案，助力企业大幅缩产品分析时间，为企业员工节省50%工作时长。
医药行业-在质量领域的 AI 流程赋能：在某生物医药企业的AI流程改造中，以 “流程切入” 为核心实施路径，着力打造 AI 技术落地的标杆实践。具体聚焦于：通过AI技术深度植入企业流程体系，激活各环节运行效能，构建更具韧性的业务流程管理体系。
目录：
第一章：AI for Process——企业级AI的正确打开方式
数智化时代AI在流程中的地位
AI与流程结合的产物——AI for Process
AI for Process的AI场景划分与识别
企业AI应用投入产出ROI测算模型
第二章：AI for Process——最佳实践路径举例LTC
AI重塑LTC流程的核心价值：从“效率优化”到“模式创新”
如何实现AI for Process在企业的落地
第三章：AI for Process的技术体系
AI原生的企业数智化技术参考架构
AI for Process 技术落地
第四章：AI for Process的企业就绪
企业知识治理：AI的燃料与决策基石
人才能力重塑：打造“业务+算法”复合型团队
组织变革重建：重塑AI时代的管理、决策与文化
行业生态协同：构建共赢的价值网络
第五章：AI for Process解决方案
汽车行业案例：为企业赋能关键场景
医药行业案例：在质量领域的AI流程赋能
今年会数码：AI for Process解决方案
第六章：AI for process的未来展望
三年之后：智能体初露锋芒，人机协作启航
五年之后：智能体深度融入，重塑工作格局
十年之后：智能体全面协同，开启超级个体时代
管理者的思考与应对策略